Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку
За матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 року
DOI:
https://doi.org/10.15407/visn2023.07.029Анотація
У доповіді розглянуто сучасний стан та перспективи розвитку атомістичного комп’ютерного моделювання фізико-хімічних процесів. Основний акцент зроблено на результатах, отриманих в Інституті фізики конденсованих систем НАН України з використанням оригінальних алгоритмів, методів класичної молекулярної динаміки та ab initio молекулярної динаміки з явним урахуванням електронної підсистеми. Перспективи атомістичного комп’ютерного моделювання пов’язані з новими підходами машинного навчання, які дозволяють моделювати величезні системи атомарних частинок з точністю ab initio методик. Сфера застосування атомістичного комп’ютерного моделювання охоплює широке коло фізичних явищ, хімічних реакцій та біофізичних процесів, що дозволяє встановити їх мікроскопічні механізми на атомарному рівні.
Посилання
Ulam S. Adventures of a Mathematician. New York: Charles Scribner's Sons, 1983.
Metropolis N., Rosenbluth A.W., Rosenbluth M.N., Teller A.H., Teller E. Equation of State Calculations by Fast Computing Machines. J. Chem. Phys. 1953. 21(6): 1087—1092. https://doi.org/10.1063/1.1699114
Alder B.J., Wainwright T.E. Phase Transition for a Hard Sphere System. J. Chem. Phys. 1957. 27(5): 1208—1209. https://doi.org/10.1063/1.1743957
Frenkel D., Smit B. Understanding molecular simulation: from algorithms to applications. San Diego: Academic press, 1996. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-267351-1.X5000-7
Car R., Parrinello M. Unified Approach for Molecular Dynamics and Density-Functional Theory. Phys. Rev. Lett. 1985. 55(22): 2471—2474. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.55.2471
Payne M.C., Teter M.P., Allan D.C., Arias T.A., Joannopoulos J.D. Iterative minimization techniques for ab initio total-energy calculations: molecular dynamics and conjugate gradients. Rev. Mod. Phys. 1992. 64(4): 1045. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.64.1045
Bryk T., Pierleoni C., Ruocco G., Seitsonen A.P. Characterization of molecular-atomic transformation in fluid hydrogen under pressure via long-wavelength asymptote of charge density fluctuations. Journal of Molecular Liquids. 2020. 312(65702): 113274. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2020.113274
Bryk T., Mryglod I. Concentration fluctuations and boson peak in a binary metallic glass: A generalized collective modes study. Phys. Rev. B. 2010. 82(17): 174205. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.82.174205
Belonoshko A.B., Lukinov T., Fu J., Zhao J., Davis S., Simak S.I. Stabilization of body-centred cubic iron under inner-core conditions. Nature Geoscience. 2017. 10(4): 312—316. https://doi.org/10.1038/ngeo2892
Belonoshko A.B., Fu J., Bryk T., Simak S.I., Mattesini M. Low viscosity of the Earth’s inner core. Nat. Commun. 2019. 10(1): 2483. https://doi.org/10.1038/s41467-019-10346-2
Smith E.J., Bryk T., Haymet A.D.J. Free energy of solvation of simple ions: Molecular dynamics study of solvation of Cl− and Na+ in the ice/water interface. J. Chem. Phys. 2005. 123(3): 034706. https://doi.org/10.1063/1.1953578
Smith E.J., Bryk T., Haymet A.D.J. Reply to “Molecular dynamics study of solvation of Cl− and Na+ in the ice/water interface’. J. Chem. Phys. 2007. 126(23): 237102. https://doi.org/10.1063/1.2738062
Workman E.J., Reynolds S.E. Electrical Phenomena Occurring during the Freezing of Dilute Aqueous Solutions and Their Possible Relationship to Thunderstorm Electricity. Phys. Rev. 1950. 78(3): 254. https://doi.org/10.1103/PhysRev.78.254
Behler J., Parrinello M. Generalized Neural-Network Representation of High-Dimensional Potential-Energy Surfaces. Phys. Rev. Lett. 2007. 98(14): 146401. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.98.146401
Rupp M., Tkatchenko A., Müller K.-R., von Lilienfeld O.A. Fast and Accurate Modeling of Molecular Atomization Energies with Machine Learning. Phys. Rev. Lett. 2012. 108(5): 058301. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.108.058301
